syh1009 / TextCNN-Deep-learningLinks
基于TextCNN实现新闻文本分类——深度学习与神经网络
☆10Updated 4 years ago
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- 使用pytorch， 基于textCNN以及BiLSTM进行中文情感分析、 文本分类☆63Updated 6 years ago
- 中文的情感分析任务：基于Bi-LSTM+Attention模型，对2万条中文影评数据进行情感分类。Chinese sentiment analysis task: Based on the Bi-LSTM+Attention model, sentiment classif…☆115Updated 3 years ago
- 基 于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型，并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建，通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆69Updated 2 years ago
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- 使用bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆47Updated 2 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆178Updated 4 years ago
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- 基于规则、基于朴素贝叶斯、基于逻辑回归进行文本情感极性分析判断（酒店评论语料）☆32Updated 2 years ago
- Apply ML on weibo sentiment. 疫情背景下微博文本情感分析与可视化☆46Updated 3 months ago
- 酒店评论情感分析（机器学习、情感词典）☆59Updated 6 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆45Updated 4 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆103Updated 4 years ago
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- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
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